隨著IT時(shí)代逐漸開(kāi)始向大數(shù)據(jù)DT時(shí)代邁進(jìn)，只要有用戶數(shù)據(jù)，那就可以在這個(gè)時(shí)代占有一席之地。所以，很多企業(yè)和個(gè)人紛紛開(kāi)始向大數(shù)據(jù)靠攏，希望在崗起步的道路上能占有一個(gè)屬于自己的數(shù)據(jù)空間，迎接以后更激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。企業(yè)向大數(shù)據(jù)靠攏的方法就是招攬一些大數(shù)據(jù)方面的人才，而個(gè)人向大數(shù)據(jù)靠攏的方式就是去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的人越來(lái)越多，但是，大數(shù)據(jù)到底學(xué)的課程是什么呢？這里，給大家詳細(xì)的說(shuō)一下大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的課程，同時(shí)也是諸多大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)共同的課程。

第一階段：大數(shù)據(jù)技術(shù)入門(mén)

1大數(shù)據(jù)入門(mén)：介紹當(dāng)前流行大數(shù)據(jù)技術(shù)，數(shù)據(jù)技術(shù)原理，并介紹其思想，介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)課程，概要介紹。

2Linux大數(shù)據(jù)必備：介紹Lniux常見(jiàn)版本，VMware虛擬機(jī)安裝Linux系統(tǒng)，虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置，文件基本命令操作，遠(yuǎn)程連接工具使用，用戶和組創(chuàng)建，刪除，更改和授權(quán)，文件/目錄創(chuàng)建，刪除，移動(dòng)，拷貝重命名，編輯器基本使用，文件常用操作，磁盤(pán)基本管理命令，內(nèi)存使用監(jiān)控命令，軟件安裝方式，介紹LinuxShell的變量，控制，循環(huán)基本語(yǔ)法，LinuxCrontab定時(shí)任務(wù)使用，對(duì)Lniux基礎(chǔ)知識(shí)，進(jìn)行階段性實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練，這個(gè)過(guò)程需要?jiǎng)邮植僮?，將理論付諸實(shí)踐。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，F(xiàn)lume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。

第二階段：海量數(shù)據(jù)高級(jí)分析語(yǔ)言

Scala是一門(mén)多范式的編程語(yǔ)言，類似于java，設(shè)計(jì)的初衷是實(shí)現(xiàn)可伸縮的語(yǔ)言，并集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的多種特性，介紹其優(yōu)略勢(shì)，基礎(chǔ)語(yǔ)句，語(yǔ)法和用法， 介紹Scala的函數(shù)，函數(shù)按名稱調(diào)用，使用命名參數(shù)函數(shù)，函數(shù)使用可變參數(shù)，遞歸函數(shù)，默認(rèn)參數(shù)值，高階函數(shù)，嵌套函數(shù)，匿名函數(shù)，部分應(yīng)用函數(shù)，柯里函數(shù)，閉包，需要進(jìn)行動(dòng)手的操作。

第三階段：海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布式存儲(chǔ)

1HadoopHDFS分布式存儲(chǔ)：HDFS是Hadoop的分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，是一個(gè)高度容錯(cuò)性的系統(tǒng)，適合部署在廉價(jià)的機(jī)器上，HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用，介紹其的入門(mén)基礎(chǔ)知識(shí)，深入剖析。

2HBase分布式存儲(chǔ)：HBase-HadoopDatabase是一個(gè)高可靠性，高性能，面向列，可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價(jià)PC上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)集群，介紹其入門(mén)的基礎(chǔ)知識(shí)，以及設(shè)計(jì)原則，需實(shí)際操作才能熟練。

第四階段：海量數(shù)據(jù)分析分布式計(jì)算

1HadoopMapReduce分布式計(jì)算：是一種編程模型，用于打過(guò)莫數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)算。

2Hiva數(shù)據(jù)挖掘：對(duì)其進(jìn)行概要性簡(jiǎn)介，數(shù)據(jù)定義，創(chuàng)建，修改，刪除等操作。

3Spare分布式計(jì)算：Spare是類MapReduce的通用并行框架。

第五階段：考試

1技術(shù)前瞻：對(duì)全球最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)介。

2考前輔導(dǎo)：自主選擇報(bào)考工信部考試，對(duì)通過(guò)者發(fā)放工信部大數(shù)據(jù)技能認(rèn)證書(shū)。

上面的內(nèi)容包含了大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的所有的課程，所以，如果有想學(xué)大數(shù)據(jù)的可以從這方面下手，慢慢的了解大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些?目前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程需要學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁(yè)制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性、HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁(yè)的樣式、通過(guò)CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁(yè)面布局更加美觀、 ... 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些?目前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程需要學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁(yè)制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性、HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁(yè)的樣式、通過(guò)CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁(yè)面布局更加美觀、復(fù)習(xí)所有知識(shí)、完成項(xiàng)目布置等。 除此之外大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些? 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第一部分：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語(yǔ)言基礎(chǔ)方面 1、Java語(yǔ)言基礎(chǔ) Java開(kāi)發(fā)介紹、熟悉Eclipse開(kāi)發(fā)工具、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類 2、 HTML、CSS與Java PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁(yè)面布局、原生Java交互功能開(kāi)發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用 3、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)、JavaWeb開(kāi)發(fā)核心、JavaWeb開(kāi)發(fā)內(nèi)幕 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第二部分： Linux&Hadoop生態(tài)體系 Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第三部分：分布式計(jì)算框架和Spark&Strom生態(tài)體系 1、分布式計(jì)算框架 Python編程語(yǔ)言、Scala編程語(yǔ)言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實(shí)項(xiàng)目)、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)() 2、storm技術(shù)架構(gòu)體系 Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第四部分：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目) 數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第五部分：大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能) Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備&數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí) 1、Python機(jī)器學(xué)習(xí)2、圖像識(shí)別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識(shí)別分析

1.大數(shù)據(jù)工程師工作中會(huì)做什么？集群運(yùn)維：安裝、測(cè)試、運(yùn)維各種大數(shù)據(jù)組件數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：細(xì)分一點(diǎn)的話會(huì)有ETL工程師、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師等數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)：偏重Web系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，比如報(bào)表系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等這里面有很多內(nèi)容其實(shí)是十分重合的，下面大致聊一下每一塊內(nèi)容大致需要學(xué)什么，以及側(cè)重點(diǎn)。2.集群運(yùn)維數(shù)據(jù)工程師，基本上是離不開(kāi)集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有專門(mén)的運(yùn)維幫你搞定，新組件的引入一般都要自己來(lái)動(dòng)手的。因此這就要求數(shù)據(jù)工程師了解各種大數(shù)據(jù)的組件。由于要自己的安裝各種開(kāi)源的組件，就要求數(shù)據(jù)工程師要具備的能力： Linux 。要對(duì)Linux比較熟悉，能各種自己折騰著玩。由于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)基本上是 JVM系的，因此在語(yǔ)言上，就不要猶豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要學(xué)的很深，Scala就看情況了。3. ETLETL在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主要體現(xiàn)在各種數(shù)據(jù)流的處理。這一塊一方面體現(xiàn)在對(duì)一些組件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是編程語(yǔ)言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系統(tǒng)開(kāi)發(fā)我們大部分的價(jià)值最后都會(huì)由系統(tǒng)來(lái)體現(xiàn)，比如報(bào)表系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)。因此就要求有一定的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力，最常用的就是 Java Web這一套了，當(dāng)然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)跑不掉的就是各種提數(shù)據(jù)的需求，很多是臨時(shí)和定制的需求，這種情況下， Sql就跑不掉了，老老實(shí)實(shí)學(xué)一下Sql很必要。如何入門(mén)？前面提到了一些數(shù)據(jù)工程師會(huì)用到的技能樹(shù)，下面給一個(gè)入門(mén)的建議，完全個(gè)人意見(jiàn)。1.了解行業(yè)情況剛開(kāi)始一定要了解清楚自己和行業(yè)的情況，很多人根本就分不清招聘信息中的大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別就說(shuō)自己要轉(zhuǎn)行，其實(shí)是很不負(fù)責(zé)的。不要總是趕熱點(diǎn)，反正我就是經(jīng)常被鄙視做什么大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)太Low，做數(shù)據(jù)就要做數(shù)據(jù)挖掘，不然永遠(yuǎn)都是水貨。2.選擇學(xué)習(xí)途徑如果真是清楚自己明確地想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)了，要考慮一下自己的時(shí)間和精力，能拿出來(lái)多少時(shí)間，而且在學(xué)習(xí)的時(shí)候最好有人能多指點(diǎn)下，不然太容易走彎路了。在選擇具體的學(xué)習(xí)途徑時(shí)，要慎重一點(diǎn)，有幾個(gè)選擇：自學(xué)報(bào)班找人指點(diǎn)別的不說(shuō)了，報(bào)班是可以考慮的，不要全指望報(bào)個(gè)輔導(dǎo)班就能帶你上天，但是可以靠他幫你梳理思路。如果有專業(yè)從事這一行的人多幫幫的話，是最好的。不一定是技術(shù)好，主要是可溝通性強(qiáng)。3.學(xué)習(xí)路線學(xué)習(xí)路線，下面是一個(gè)大致的建議：第一階段先具備一定的Linux和Java的基礎(chǔ)，不一定要特別深，先能玩起來(lái)，Linux的話能自己執(zhí)行各種操作，Java能寫(xiě)點(diǎn)小程序。這些事為搭建Hadoop環(huán)境做準(zhǔn)備。學(xué)習(xí)Hadoop，學(xué)會(huì)搭建單機(jī)版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，寫(xiě)一些MR的程序。接著學(xué)學(xué)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的其它大數(shù)據(jù)組件，比如Spark、Hive、Hbase，嘗試去搭建然后跑一些官網(wǎng)的Demo。Linux、Java、各種組件都有一些基礎(chǔ)后，要有一些項(xiàng)目方面的實(shí)踐，這時(shí)候找一些成功案例，比如搜搜各種視頻教程中如何搞一個(gè)推薦系統(tǒng)，把自己學(xué)到的用起來(lái)。第二階段到這里是一個(gè)基本的階段了，大致對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)有一些了解了。接著要有一些有意思內(nèi)容可以選學(xué)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系：如何搞數(shù)據(jù)分層，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系該如何建設(shè)，可以有一些大致的了解。用戶畫(huà)像和特征工程：這一部分越早了解越好。一些系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)思路：比如調(diào)度系統(tǒng)、元數(shù)據(jù)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)這些系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)。第三階段下面要有一些細(xì)分的領(lǐng)域需要深入進(jìn)行，看工作和興趣來(lái)選擇一些來(lái)深入進(jìn)行分布式理論：比如Gossip、DHT、Paxo這些構(gòu)成了各種分布式系統(tǒng)的底層協(xié)議和算法，還是要學(xué)一下的。數(shù)據(jù)挖掘算法：算法是要學(xué)的，但是不一定純理論，在分布式環(huán)境中實(shí)現(xiàn)算法，本身就是一個(gè)大的挑戰(zhàn)。各種系統(tǒng)的源碼學(xué)習(xí)：比如Hadoop、Spark、Kafka的源碼，想深入搞大數(shù)據(jù)，源碼跑不掉。

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信息平臺(tái)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)踐綜合分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合信息系統(tǒng)、決策支持等理論，從背景趨勢(shì)、體系框架、理論方法、決策分析、應(yīng)用現(xiàn)狀等方面，全面、詳細(xì)地對(duì)交通物流大數(shù)據(jù)決策分析體系進(jìn)行了系統(tǒng)介紹。

大數(shù)據(jù)學(xué)什么

大大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要學(xué)習(xí)哪些課程大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要學(xué)習(xí)哪些大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要學(xué)習(xí)哪些課程

以下介紹的課程主要針對(duì)零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)工程師每個(gè)階段進(jìn)行通俗易懂簡(jiǎn)易介紹，方面大家更好的了解大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)課程。課程框架是科多大數(shù)據(jù)的零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)工程師課程。一、 第一階段：靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)基礎(chǔ)(HTML+CSS)1. 難易程度：一顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：html常用標(biāo)簽、CSS常見(jiàn)布局、樣式、定位等、靜態(tài)頁(yè)面的設(shè)計(jì)制作方式等4. 描述如下：從技術(shù)層面來(lái)說(shuō)，該階段使用的技術(shù)代碼很簡(jiǎn)單、易于學(xué)習(xí)、方便理解。從后期課程層來(lái)說(shuō)，因?yàn)槲覀冎攸c(diǎn)是大數(shù)據(jù)，但前期需要鍛煉編程技術(shù)與思維。經(jīng)過(guò)我們多年開(kāi)發(fā)和授課的項(xiàng)目經(jīng)理分析，滿足這兩點(diǎn)，目前市場(chǎng)上最好理解和掌握的技術(shù)是J2EE，但J2EE又離不開(kāi)頁(yè)面技術(shù)。所以第一階段我們的重點(diǎn)是頁(yè)面技術(shù)。采用市場(chǎng)上主流的HTMl+CSS。二、 第二階段：JavaSE+JavaWeb1. 難易程度：兩顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：java基礎(chǔ)語(yǔ)法、java面向?qū)ο?類、對(duì)象、封裝、繼承、多態(tài)、抽象類、接口、常見(jiàn)類、內(nèi)部類、常見(jiàn)修飾符等)、異常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL語(yǔ)句操作、多表查詢、子查詢、存儲(chǔ)過(guò)程、事務(wù)、分布式事務(wù))JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設(shè)計(jì)模式4. 描述如下：稱為Java基礎(chǔ)，由淺入深的技術(shù)點(diǎn)、真實(shí)商業(yè)項(xiàng)目模塊分析、多種存儲(chǔ)方式的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。該階段是前四個(gè)階段最最重要的階段，因?yàn)楹竺嫠须A段的都要基于此階段，也是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)、產(chǎn)出具有前后臺(tái)(第一階段技術(shù)+第二階段的技術(shù)綜合應(yīng)用)的真實(shí)項(xiàng)目。三、 第三階段：前端框架1. 難易程序：兩星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)：64課時(shí)3. 主要技術(shù)包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、新特性、SVN、Maven、easyui4. 描述如下：前兩個(gè)階段的基礎(chǔ)上化靜為動(dòng)，可以實(shí)現(xiàn)讓我們網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容更加的豐富，當(dāng)然如果從市場(chǎng)人員層面來(lái)說(shuō)，有專業(yè)的前端設(shè)計(jì)人員，我們?cè)O(shè)計(jì)本階段的目標(biāo)在于前端的技術(shù)可以更直觀的鍛煉人的思維和設(shè)計(jì)能力。同時(shí)我們也將第二階段的高級(jí)特性融入到本階段。使學(xué)習(xí)者更上一層樓。四、 第四階段：企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)框架1. 難易程序：三顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲(chóng)技術(shù)nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和熱備、MySQL讀寫(xiě)分離4. 描述如下：如果將整個(gè)JAVA課程比作一個(gè)糕點(diǎn)店，那前面三個(gè)階段可以做出一個(gè)武大郎燒餅(因?yàn)槭羌兪止?太麻煩)，而學(xué)習(xí)框架是可以開(kāi)一個(gè)星巴克(高科技設(shè)備-省時(shí)省力)。從J2EE開(kāi)發(fā)工程師的任職要求來(lái)說(shuō)，該階段所用到的技術(shù)是必須掌握，而我們所授的課程是高于市場(chǎng)(市場(chǎng)上主流三大框架，我們進(jìn)行七大框架技術(shù)傳授)、而且有真實(shí)的商業(yè)項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)。需求文檔、概要設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、源碼測(cè)試、部署、安裝手冊(cè)等都會(huì)進(jìn)行講解。五、 第五階段： 初識(shí)大數(shù)據(jù)1. 難易程度：三顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：大數(shù)據(jù)前篇(什么是大數(shù)據(jù)，應(yīng)用場(chǎng)景，如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)庫(kù)，虛擬機(jī)概念和安裝等)、Linux常見(jiàn)命令(文件管理、系統(tǒng)管理、磁盤(pán)管理)、Linux Shell編程(SHELL變量、循環(huán)控制、應(yīng)用)、Hadoop入門(mén)(Hadoop組成、單機(jī)版環(huán)境、目錄結(jié)構(gòu)、HDFS界面、MR界面、簡(jiǎn)單的SHELL、java訪問(wèn)hadoop)、HDFS(簡(jiǎn)介、SHELL、IDEA開(kāi)發(fā)工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce應(yīng)用(中間計(jì)算過(guò)程、Java操作MapReduce、程序運(yùn)行、日志監(jiān)控)、Hadoop高級(jí)應(yīng)用(YARN框架介紹、配置項(xiàng)與優(yōu)化、CDH簡(jiǎn)介、環(huán)境搭建)、擴(kuò)展(MAP 端優(yōu)化，COMBINER 使用方法見(jiàn),TOP K,SQOOP導(dǎo)出,其它虛擬機(jī)VM的快照,權(quán)限管理命令,AWK 與 SED命令)4. 描述如下：該階段設(shè)計(jì)是為了讓新人能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)有一個(gè)相對(duì)的大概念怎么相對(duì)呢?在前置課程JAVA的學(xué)習(xí)過(guò)后能夠理解程序在單機(jī)的電腦上是如何運(yùn)行的。現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)呢?大數(shù)據(jù)是將程序運(yùn)行在大規(guī)模機(jī)器的集群中處理。大數(shù)據(jù)當(dāng)然是要處理數(shù)據(jù)，所以同樣，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)從單機(jī)存儲(chǔ)變?yōu)槎鄼C(jī)器大規(guī)模的集群存儲(chǔ)。(你問(wèn)我什么是集群?好，我有一大鍋飯，我一個(gè)人可以吃完，但是要很久，現(xiàn)在我叫大家一起吃。一個(gè)人的時(shí)候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)那么大數(shù)據(jù)可以初略的分為： 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)處理所以在這個(gè)階段中呢，我們課程設(shè)計(jì)了大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)：HADOOP大數(shù)據(jù)的運(yùn)行呢并不是在咋們經(jīng)常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是現(xiàn)在使用最廣泛的系統(tǒng)：LINUX。六、 第六階段：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)1. 難易程度：四顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Hive入門(mén)(Hive簡(jiǎn)介、Hive使用場(chǎng)景、環(huán)境搭建、架構(gòu)說(shuō)明、工作機(jī)制)、Hive Shell編程(建表、查詢語(yǔ)句、分區(qū)與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級(jí)應(yīng)用(DISTINCT實(shí)現(xiàn)、groupby、join、sql轉(zhuǎn)化原理、java編程、配置和優(yōu)化)、hbase入門(mén)、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過(guò)濾器)、細(xì)說(shuō)Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡(jiǎn)介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級(jí)特性(讀寫(xiě)流程、數(shù)據(jù)模型、模式設(shè)計(jì)讀寫(xiě)熱點(diǎn)、優(yōu)化與配置)4. 描述如下：該階段設(shè)計(jì)是為了讓大家在理解大數(shù)據(jù)如何處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)的同時(shí)。簡(jiǎn)化咋們的編寫(xiě)程序時(shí)間，同時(shí)提高讀取速度。怎么簡(jiǎn)化呢?在第一階段中，如果需要進(jìn)行復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)挖掘，自行編寫(xiě)MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這里有一個(gè)關(guān)鍵字，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。我知道你要問(wèn)我，所以我先說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)呢用來(lái)做數(shù)據(jù)挖掘分析的，通常是一個(gè)超大的數(shù)據(jù)中心，存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)通常用作實(shí)時(shí)的在線業(yè)務(wù)?？傊?，要基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析數(shù)據(jù)呢速度是相對(duì)較慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，學(xué)習(xí)起來(lái)相對(duì)簡(jiǎn)單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基于大數(shù)據(jù)的SQL查詢工具，這一階段呢還包括HBASE，它為大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)庫(kù)。納悶了，不是學(xué)了一種叫做HIVE的數(shù)據(jù)“倉(cāng)庫(kù)”了么?HIVE是基于MR的所以查詢起來(lái)相當(dāng)慢，HBASE呢基于大數(shù)據(jù)可以做到實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)查詢。一個(gè)主分析，另一個(gè)主查詢七、 第七階段：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集1. 難易程序：四顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Flume日志采集，KAFKA入門(mén)(消息隊(duì)列、應(yīng)用場(chǎng)景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區(qū)、主題、接受者、發(fā)送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開(kāi)發(fā)、Shell調(diào)試)、KAFKA高級(jí)使用(java開(kāi)發(fā)、主要配置、優(yōu)化項(xiàng)目)、數(shù)據(jù)可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(mén)(設(shè)計(jì)思想、應(yīng)用場(chǎng)景、處理過(guò)程、集群安裝)、STROM開(kāi)發(fā)(STROM MVN開(kāi)發(fā)、編寫(xiě)STORM本地程序)、STORM進(jìn)階(java開(kāi)發(fā)、主要配置、優(yōu)化項(xiàng)目)、KAFKA異步發(fā)送與批量發(fā)送時(shí)效，KAFKA全局消息有序，STORM多并發(fā)優(yōu)化4. 描述如下：前面的階段數(shù)據(jù)來(lái)源是基于已經(jīng)存在的大規(guī)模數(shù)據(jù)集來(lái)做的，數(shù)據(jù)處理與分析過(guò)后的結(jié)果是存在一定延時(shí)的，通常處理的數(shù)據(jù)為前一天的數(shù)據(jù)。舉例場(chǎng)景：網(wǎng)站防盜鏈，客戶賬戶異常，實(shí)時(shí)征信，遇到這些場(chǎng)景基于前一天的數(shù)據(jù)分析出來(lái)過(guò)后呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集與分析。主要包括了：FLUME實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，采集的來(lái)源支持非常廣泛，KAFKA數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)接收與發(fā)送，STORM實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理秒級(jí)別八、 第八階段：SPARK數(shù)據(jù)分析1. 難易程序：五顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：SCALA入門(mén)(數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、控制語(yǔ)句、基礎(chǔ)函數(shù))、SCALA進(jìn)階(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、類、對(duì)象、特質(zhì)、模式匹配、正則表達(dá)式)、SCALA高級(jí)使用(高階函數(shù)、科里函數(shù)、偏函數(shù)、尾迭代、自帶高階函數(shù)等)、SPARK入門(mén)(環(huán)境搭建、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、運(yùn)行模式)、Spark數(shù)據(jù)集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進(jìn)階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級(jí)編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機(jī)器學(xué)習(xí))、SPARK高級(jí)應(yīng)用(系統(tǒng)架構(gòu)、主要配置和性能優(yōu)化、故障與階段恢復(fù))、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隱式轉(zhuǎn)化高級(jí)特性4. 描述如下：同樣先說(shuō)前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大規(guī)模數(shù)據(jù)集相對(duì)來(lái)說(shuō)還是挺慢的，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能等。而且不適合做迭代計(jì)算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產(chǎn)品，怎么替代呢? 先說(shuō)他們的運(yùn)行機(jī)制，HADOOP基于磁盤(pán)存儲(chǔ)分析，而SPARK基于內(nèi)存分析。我這么說(shuō)你可能不懂，再形象一點(diǎn)，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基于SCALA語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的，當(dāng)然對(duì)SCALA支持最好，所以課程中先學(xué)習(xí)SCALA開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。在科多大數(shù)據(jù)課程的設(shè)計(jì)方面，市面上的職位要求技術(shù)，基本全覆蓋。而且并不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到后就是一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目流程，一環(huán)扣一環(huán)。比如從歷史數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實(shí)的項(xiàng)目中都是相互依賴存在的。

目前大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)提供的課程大約有兩種：一是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，二是數(shù)據(jù)分析與挖掘。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一般指大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，不需要數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的內(nèi)容大概有：

0基礎(chǔ)：

第一階段： Java開(kāi)發(fā)·

第二階段： 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)·

第三階段： Hadoop生態(tài)體系·

第四階段： Spark生態(tài)系統(tǒng)·

第五階段： 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

提高班：

第一階段：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)·

第二階段：Hadoop生態(tài)體系·

第三階段：Spark生態(tài)系統(tǒng)·

第四階段：項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)